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基础数据仓库是什么

基础数据仓库是一种数据存储和管理的系统,用于存储和管理大量的数据,以便进行分析和决策。它是一种集成的数据管理系统,可以从多个来源收集数据,并将其存储在一个中心位置,以便进行分析和报告。基础数据仓库可以帮助企业更好地理解其业务数据,并从中获取有价值的信息,以支持决策和创新。

基础数据仓库的主要特点是可扩展性、可维护性、可用性和安全性。它可以轻松地扩展以满足业务需求的增长,并且可以轻松地进行维护和更新。此外,基础数据仓库还可以提供高可用性和安全性,以确保数据的安全性和完整性。

基础数据仓库的应用场景非常广泛,包括销售和市场营销、库存管理、财务管理、人力资源管理等。它可以帮助企业更好地分析和理解其业务数据,并从中获取有价值的信息,以支持决策和创新。

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总之,基础数据仓库是一种重要的数据管理系统,可以帮助企业更好地理解其业务数据,并从中获取有价值的信息,以支持决策和创新。腾讯云提供了一系列的云产品,可以帮助企业更好地管理和分析其数据,以支持其业务发展。

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数据仓库是什么

什么是数据仓库数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。...数据仓库的特点 1. 数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。什么是主题呢?...数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取 数据时生成,但许多是在数据仓库内部生成的,即进入数据仓库以后进行综合生成的。 3....数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中,一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限,这些数据将从当前的数据仓库中删去。...但并不是说,在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中,所有的数据仓库数据都是永远不变的。 数据仓库的数据是随时间的变化而不断变化的,这是数据仓库数据的第四个特征。

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数据仓库基础介绍

数据仓库是企业惟一、真实、可靠的综合数据平台。...,进行转换、清洗,并最终加载到目标数据仓库中。...而且为了更好的跟踪历史信息,以及更快的产生报表,数据仓库的物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库的物理模型分为星型和雪花型两种。...是直接更新Status还是什么其他的方式?显然,为了能够追踪这个Bug的历史信息,应该是重新插入一条新的记录(这里可以参考历史拉链表的etl刷新策略)。那么这和以往的数据库设计有什么区别呢?...交叉分析以多维模型和数据立方为基础,也可以认为是一种特殊的细分方式,但跟细分的概念有点差异,如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。

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  • 数据仓库是什么样子的?

    他们很快意识到分析是其基础,他们开始问‘我的分析和我的数据仓库的状态是什么?’,而且往往不够好。” Power BI的普及也推动了更多的微软客户进行云计算分析。...White说,“Azure Data Lake与Azure数据仓库紧密结合,客户正在使用Azure数据仓库获取更多见解,并在其上构建现代数据仓库。” 采用哪种数据服务?...现代数据仓库汇集了任何规模的数据,通过分析仪表板、运营报告或高级分析提供洞察力。 数据湖附近的仓库 这些场景的复杂性就是数据仓库和数据湖之间的界限开始在云中看起来有些混乱的原因。...这意味着数据仓库(甚至SQL Server)看起来更像数据湖。...但如果问题随着时间的推移而发生变化,或者组织需要提出新问题,可以返回数据湖,在那里保存原始数据,并创建另一个数据仓库来回答这些问题。 这两者的结合是微软公司通过现代数据仓库基础设施的意义。

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    数据仓库建模概述一、数据仓库建模的意义如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式...二、数据仓库建模方法论1、ER模型数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度,用实体关系(Entity Relationship,ER)模型来描述企业业务,并用规范化的方式表示出来,...2、维度模型数据仓库领域的另一位大师——Ralph Kimball倡导的建模方法为维度建模。维度模型将复杂的业务通过事实和维度两个概念进行呈现。

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    问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性,有别去其他。从这个意义上说,数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。...在本文中,我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。 解决 SQL Server 数据仓库系统参数 数据仓库本身有自己的参数,因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。...在决定数据仓库系统的基础结构时,必须评估许多参数。在这些参数中,主要参数是数据量、报告复杂性、用户、系统可用性和ETL。 数据量 正如你可能知道的,数据量是大数据的七个属性之一。...有些数据仓库在白天有几个ETL作业,而其他ETL作业将在非高峰时间执行。在一些情况下,一些数据仓库需要实时数据。 从这些参数可以看出,数据仓库系统可以是这些参数的多个复杂性的组合。...负载类型 在分析数据仓库的容量之后,下一步是分析数据仓库的工作负载。数据仓库的典型工作负载是ETL、数据模型和报告。

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    如果说多云是当今数据仓库采用的战略,那么跨云就是它对未来的愿景。这种预测来自于一种普遍的需求,即在不同云计算提供商的不同区域之间,甚至在不同的云平台之间无缝地移动和交换数据。...如果说多云是当今数据仓库采用的战略,那么跨云就是它对未来的愿景。这种预测来自于一种普遍的需求,即在不同云计算提供商的不同区域之间,甚至在不同的云平台之间无缝地移动和交换数据。...•缺乏与其他系统的连接 连接跨地区、国家和大洲的数据中心需要复杂的基础设施设置和持续维护,以确保安全无缝的连接。这项工作既复杂又昂贵,特别是当它需要跨相距很远的数据中心移动大量数据时。

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